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Element Plus-一个Vue.js 3.0 UI库 :flexed_biceps: Vue 3.0合成API :fire: 用TypeScript编写 状态：测试版 该项目仍在大力开发中。 欢迎加入我们，并提出您的第一个请求。 特别感谢以下机构的慷慨赞助： 文献资料 您可以在上找到更多详细信息，API和其他文档。 国内 加入我们的 ，开始与大家交流。 引导项目 带命令 $ yarn bootstrap 该项目将安装所有依赖项并运行lerna bootstrap来初始化项目 网站预览 带命令 $ yarn website-dev 该项目将启动网站供您预览所有现有组件 您也可以使用此命令启动空白页进行调试 $ yarn website-dev:play //source file: ./website/play/index.vue 组件迁移过程 将的项目转换为问题 将自己分配给问题 通过在下面生成新的组件命令来编

强化学习解决方案第二版（Richard S. Sutton的，Andrew G. Barto） 第12章已更新。 有关详细信息，请参见下面的日志。 那些正在使用它来完成您的作业的学生，​​请停止该作业。 本手册旨在为数百万没有官方指南或适当学习环境的自学人士提供服务。 而且，当然，作为个人项目，它会出现错误。 （如果发现任何问题，则有助于解决问题）。 欢迎来到这个项目。 这是一个很小的项目，我们还没有做太多的编码，但是我们一起合作完成了著名的RL书籍《强化学习》（萨顿的介绍）中的一些棘手的练习。 您可能知道这本书，尤其是去年出版的第二版，没有正式的解决方案手册。 如果将答案发送到作者留下的电子邮件地址，则将返回不完整且较旧的伪造答题纸。 那么，为什么我们不写我们自己的呢？ 大多数问题都是数学证明，可以很好地学习理论主干，但其中一些是颇具挑战性的编码问题。 两者都将逐渐更新，但数学将排在第

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matlab中的plp代码使用 DNN 进行语音活动检测的特征和架构研究 该工具包提供了威斯康星大学麦迪逊分校电气和计算机工程系硕士论文（使用深度神经网络进行语音活动检测的特征和架构研究）中使用的代码。 介绍 该工具包基于以下工作：[1]。 该工具包的附加值是特征分析部分。 本工具包中的 SAD 遵循以下步骤： 声学特征提取 使用Python从语音中提取以下特征： MRCG MFCC 全球气候变化委员会 RASTA-PLP（在 Matlab 中从 Python 中提取） AMS 能量 + 过零（在 Matlab 中从 Python 中提取） 多分辨率 MFCC - 为本文创建的新功能 多分辨率 MFCC (MR-MFCC)： 此功能背后的主要思想是对语音信号的多分辨率频谱表示进行编码，以捕获本地信息和频谱时间上下文。 此功能的灵感来自多分辨率耳蜗图 (MRCG)，发现它对 SAD 有益，但遵循计算复杂度较低的提取方案。 MR-MFCC 分三步提取： 从 25ms 窗口计算 40 维 MFCC 从长度为 200ms 的窗口计算 MFCC 将结果连接到一个向量以生成具有 80 维的特征。

著名的study vtk 系列 由水灵老师制作，我在这只是宣传一下啊